聚焦Meme Coins，市场回调中的新机遇?

Odaily星球日报Pubblicato 2024-07-09Pubblicato ultima volta 2024-07-09

Introduzione

ETH ETF预计将在7月中旬左右推出，围绕它的炒作越来越多，因此ETH Meme币可能是一个近期一个热门的赛道。

随着市场继续回调，比特币也跌破了 6 万大关，伴随着大量的山寨币几乎跌去大半的涨幅。其实前段时间的大利好不少，ETF、BTC 减半、降息等等，但似乎利好早已被市场透支，但恰恰在此时新的机会可能已经悄然孕育。ETH ETF 预计将在 7 月中旬左右推出，围绕它的炒作越来越多，因此 ETH Meme 币可能是一个近期一个热门的赛道。

根据 CoinGecko 最新数据，Memecoin 的总市值和交易量都遥遥领先于其他赛道，其总市值已经超过 40 亿美金。还有一个很有趣的现象，市值排名前 10 的 Memecoin 都是“蛙蛙狗狗”，仅有一只“猫猫”位居 11 。

聚焦Meme Coins，市场回调中的新机遇?

阿猫阿狗遍地走，那 Memecoin 到底是怎么划分类别的呢？

PolitiFi（政治 Meme 币）

Trump Meme 币可能是一个好的起点，特别是因为几天前刚刚举行了第一次总统辩论，并且未来几个月还会有一次辩论。选举临近，所以 Trump Meme 币非常受欢迎，并且随着选举的临近而获得更多关注。其中 MAGA Trump Meme 币——虽然是一个 meme，但它很有趣，因为它实际上会给慈善机构捐款，并且他们在网站上有捐款收据，所以它有一些实用性。

文化币

文化币是那些从文化意义而非技术中获得价值的加密货币。它们主要关注 meme、趋势、亚文化、Z 世代俚语等。这些因素帮助它们引起关注并变得病毒式传播。

MOG 是最有名的文化币。MOG 本质上意味着在美学上胜过别人（健美者背景）。常见的文化币视频中，一个健身人站着举重，然后另一人进来开始举更重的重量，然后广告 MOG 币。

将 MOG 与 Trump 结合起来也是一种趋势。有这些著名的 MOG“眼镜”被放到 Trump 的脸上。这本质上结合了两种趋势，使其变得有趣，二次创作这正是 meme 的特点之一。

动物类

$DOGE（Dogecoin）：以柴犬为标志的经典 Meme 币。

$SHIB（Shiba Inu）：另一种以柴犬为主题的 Meme 币，与$DOGE 竞争。

搞笑类

$ASS：Asscoin，以搞笑为主题。

$HOGE：Hoge Finance，一个搞笑项目。

社区类

$SAFEMOON：由社区推动的加密货币。

$ELON：以埃隆·马斯克为灵感的社区币。

随着市场的不断变化和创新，Meme 币的种类和影响力也在不断扩展。从政治到文化，再到动物主题，这些加密货币不仅仅是投资工具，更是互联网文化的体现和延续。随着 ETH ETF 的推出，ETH Meme 币有望成为下一个热门赛道，为投资者带来新的机会和挑战。在这种多变的市场环境中，抓住每一个潜在的机会，或许是成功的关键。让我们拭目以待，看 Meme 币如何在未来的市场中表现。

Crypto di tendenza

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NVIDIA's New Open-Source MoE: One Line of Import, Fine-Tuning Accelerated by 3.7x

NVIDIA has open-sourced NeMo AutoModel, a tool designed to significantly accelerate the fine-tuning of Mixture-of-Experts (MoE) large language models. By adding just one import line to existing code based on Hugging Face Transformers v5, users can achieve a 3.4x to 3.7x increase in training throughput and reduce GPU memory usage by 29% to 32% without altering their API. The key innovations include Expert Parallelism (EP) to distribute expert weights across GPUs, lowering memory pressure; DeepEP to fuse computation and communication; and TransformerEngine kernels for accelerated core operations. Benchmarks on models like Qwen3-30B-A3B show training throughput per GPU jumping from 3075 to 11340 tokens per second. The solution also enables the fine-tuning of very large models, such as the 550B parameter Nemotron 3 Ultra, which would exceed memory limits with the standard Transformers v5. Code and benchmarks are available on GitHub.

marsbit28 min fa

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How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

**How to Detect AI-Generated Videos: A Survey on Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems** With rapid advances in AI video generation (e.g., Sora, Veo), creating highly realistic, multi-minute videos is now possible, widening the gap with detection research. Current AI video detection, often limited to unreliable binary classifications, is insufficient. This survey, accepted at ACL 2026, reframes the goal as **"factual fidelity verification"**—checking if a video's content (who, when, where, what) aligns with the real world perceptually and cognitively. It categorizes AI-generated videos into three paradigms: **Local Manipulation Videos (LMV**, e.g., face swaps), **Audio-Visual Editing (AVE**, e.g., lip-syncing), and **Generative Video Synthesis (GVS**, fully synthetic videos like Sora's). Detection challenges evolve from visual artifacts in LMV to multi-modal inconsistencies in AVE and higher-level world knowledge violations in GVS. The core proposal is a **Vision-Language Dual-View framework** with four hierarchical layers: 1. **Layer 1 (Intrinsic Visual Cues):** Analyzes low-level signal statistics, noise patterns, and physiological signals. 2. **Layer 2 (Spatiotemporal Consistency):** Checks for temporal coherence in object motion and scene dynamics. 3. **Layer 3 (Cross-Modal Consistency):** Verifies alignment between video, audio, and text within the video. 4. **Layer 4 (Language-Guided World-Level Reasoning):** Uses external knowledge, facts, and physical laws to judge semantic plausibility and factual correctness. The survey traces a shift in detection focus from lower layers (1 & 2) toward higher, language-involved layers (3 & 4). It also reviews evolving evaluation metrics and datasets tailored for each video paradigm. The conclusion advocates for a **dynamic, evidence-first detection system** that moves beyond simple classification. Future trustworthy detection requires combining visual evidence (from CV) with semantic reasoning and explanation (from NLP & multimodal AI), ultimately creating traceable and explainable judgments about a video's adherence to real-world constraints.

marsbit29 min fa

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

marsbit29 min fa

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

The article explores the surprising trend where AI's first major impact on crypto has been in security auditing, not in areas like trading or analytics. It details how AI-powered tools are dramatically lowering the barrier to finding smart contract vulnerabilities, enabling attackers to scan thousands of contracts and execute exploits within minutes. This has rendered traditional, manually-produced audit reports with their month-long validity periods increasingly obsolete, creating a critical "structural crack" in the old security model. Cases like Drift Protocol and KelpDAO show that even extensively audited protocols can be hacked through social engineering, operational flaws, or infrastructure misconfigurations beyond pure code review. Attackers are also using AI to find and exploit vulnerabilities in years-old, deployed contracts. Notably, OpenZeppelin's co-founder has expressed a grim view that "all DeFi is insecure" due to AI's asymmetric advantage. In response, the audit industry is undergoing a fundamental shift. While there's a short-term spike in defensive re-audits, the long-term business model is changing. Firms are developing AI-assisted systems and moving from one-time report deliveries towards embedded, continuous services like real-time monitoring and formal verification. Examples include AI tools uncovering critical, previously missed vulnerabilities in heavily audited protocols like Curve Finance and Zcash. The conclusion is that security must become a continuous investment, not a one-time checkbox, and audit firms must rapidly evolve their tools and service models to survive.

marsbit36 min fa

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

marsbit36 min fa

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

Unexpectedly, the initial major application of AI in the Crypto sphere has turned out to be security auditing. In 2026, DeFi has faced significant security challenges, with 121 hacking incidents resulting in approximately $942 million in losses. While AI was expected to first impact areas like quantitative trading, its initial breakthrough has instead transformed security auditing by drastically lowering the cost and skill barrier for finding smart contract vulnerabilities. The traditional audit model is facing obsolescence. Advanced AI models, such as Claude Mythos, enable attackers to scan thousands of contracts and identify vulnerability patterns at scale, compressing the time from discovery to execution to mere minutes. This renders the month-long validity of traditional audit reports ineffective. Notably, attacks now frequently target well-audited, established protocols by exploiting business logic flaws, operational security weaknesses, and even years-old historical contracts, demonstrating that old audit reports offer zero protection. This pressure is forcing a fundamental shift in the industry. In the short term, a wave of defensive re-auditing is occurring, driven by projects seeking to meet new AI-era security standards and regulatory requirements. In the long run, audit firms' business models are diverging. The one-time report delivery model is declining in value, as evidenced by platforms like Code4rena shutting down. Leading firms are now pivoting towards AI-powered defense, integrating continuous monitoring, real-time on-chain risk detection, and embedding security directly into the development phase, as seen with tools like OpenZeppelin's Skills system. Ultimately, the era of "audit once, secure forever" is over. Security must become a continuous, embedded infrastructure investment for projects. For audit companies, survival depends on proactively transforming from traditional service providers into platforms offering AI-native, ongoing security solutions.

链捕手43 min fa

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链捕手43 min fa

$3M Exploit Hits Polymarket: Users to Receive Full Refunds After Third-Party Breach

Polymarket will fully reimburse users affected by a front-end exploit that stole approximately $3 million in crypto assets. The company stated the incident was not a flaw in its core protocol but a supply chain attack. A compromised third-party vendor injected a malicious script into the platform's front-end for a limited number of users, allowing the attacker to drain funds from about 15 wallets while they interacted with the site. The stolen assets, primarily Polymarket's pUSD stablecoin, were bridged to Ethereum and converted to roughly 1,893 ETH. This marks the second security incident for Polymarket in under two months, following a separate $700,000 loss. The event highlights growing risks associated with third-party dependencies in the crypto industry.

TheNewsCrypto44 min fa

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Memecoin 2.0: L'Ascesa di $MEME 2.0 nel Mondo delle Criptovalute Introduzione Nel panorama in continua evoluzione delle criptovalute, è emerso un nuovo contendente. Memecoin 2.0, simboleggiato come $MEME 2.0, porta il concetto di meme coin a un livello emozionante. Come prodotto derivato dal Memecoin originale, questo progetto ha catturato l'attenzione della comunità crypto spostando il focus da incentivi finanziari tipici a un'esperienza coinvolgente e divertente. Operando sulla blockchain di Ethereum, Memecoin 2.0 ridefinisce audacemente l'impegno della comunità nella sfera crypto. Che cos'è Memecoin 2.0, $MEME 2.0? Alla base, Memecoin 2.0 è un progetto di criptovaluta che dà priorità allo spirito di comunità e al divertimento associato alla cultura meme. A differenza delle criptovalute convenzionali, che si concentrano su casi d'uso pratici e benefici tangibili, Memecoin 2.0 si distingue abbracciando il lato più leggero della moneta digitale. Il progetto esiste senza promesse di utilità, una roadmap strutturata o ritorni finanziari, concentrandosi invece sulla creazione di una comunità vibrante incentrata sui meme e sul divertimento condiviso. Facendo così, attinge alla crescente tendenza della cultura meme nello spazio online, rendendola un giocatore unico nel mondo degli asset digitali. Creatore di Memecoin 2.0, $MEME 2.0 Nonostante ricerche approfondite sulle origini di Memecoin 2.0, l'identità esplicita del suo creatore rimane sconosciuta. Questa anonimità non è rara nella comunità crypto, dove molti progetti sono guidati da individui o gruppi che preferiscono rimanere dietro le quinte. La mancanza di informazioni pubblicamente disponibili sul creatore potrebbe essere vista come una mossa strategica, mettendo in evidenza l'impegno della comunità piuttosto che la notorietà individuale all'interno dello spazio. 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Uno degli attributi unici di Memecoin 2.0 risiede nella sua struttura guidata dalla comunità. Il valore e la popolarità del token $MEME 2.0 derivano dalla partecipazione attiva dei suoi utenti, piuttosto che dalla utilità intrinseca. Questo design rinforza il focus del progetto sull'aspetto dell'intrattenimento delle criptovalute, implicando che la risata e l'impegno della comunità siano le vere monete che guidano il suo successo. Inoltre, il progetto si inserisce all'interno dell'ecosistema più ampio delle meme coin, dove il valore di ciascuna meme coin oscilla in base alla cultura, alle tendenze e all'impegno della comunità piuttosto che ai principi economici tradizionali. 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101 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.04Aggiornato il 2024.12.03

Come comprare MEME

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